[发明专利]用于授权的用户检测的神经形态系统

说明书

描述了一种用于授权的用户检测的神经形态系统。该系统包括客户端装置，该客户端装置包括提供流传输传感器数据的多种类型传感器和一个或更多个处理器。所述一个或更多个处理器包括输入处理组件和输出处理组件。神经形态电子组件被嵌入在客户端装置中或在客户端装置上，以连续监测流传输传感器数据并基于该流传输传感器数据生成输出尖峰。此外，输出处理组件基于输出尖峰对流传输传感器数据进行分类，以检测异常信号并对异常信号进行分类。

政府权利

本发明是在美国政府合同号D15PC00153的政府支持下完成的。政府拥有本发明的某些权利。

相关申请的交叉引用

本申请是于2016年10月28日提交的美国申请No.15/338,228(该申请是于2015年10月28日在美国提交的美国临时申请No.62/247,557的非临时专利申请)的部分继续申请，其全部内容通过引用并入本文中。

本申请还是于2018年6月13日在美国提交的美国临时申请No.62/684,515的非临时专利申请，其全部内容通过引用并入本文中。

发明背景

(1)技术领域

本发明涉及异常检测系统，并且更具体地涉及通过自主地发现传感器数据之间的显著差异来检测分类变化的低功率神经形态检测系统。

(2)背景技术

异常检测系统通常用于对传感器数据进行分类或以其它方式识别可能被指定为异常行为的系统动态变化。常规的自动检测系统在常规的电子器件之上运行，因此，使用大量的能量来解决复杂的分类问题。这种系统通常在大规模处理器或其它相对较大的计算系统上运行。然而，在各种移动和现场应用中实现异常检测需要一种可以有效地对复杂问题进行处理的小型系统。值得注意的是，这种检测或分类系统尚未被并入能够利用很少的计算开销来对复杂问题进行处理的小规模芯片中。

因此，持续需要低功率、小型神经形态异常检测系统。

发明内容

本公开涉及一种用于授权的用户检测的神经形态系统。该系统包括嵌入或附接至客户端装置的神经形态电子组件。该神经形态电子组件具有神经形态芯片，该神经形态芯片能够在工作上连续监测来自客户端装置的流传输传感器数据并基于该流传输传感器数据生成输出尖峰(out-spike)。

在另一方面，神经形态系统还包括客户端装置，该客户端装置包括输入处理组件、输出处理组件和用于提供流传输传感器数据的多种类型传感器。

在另一方面，输出处理组件基于输出尖峰来对流传输传感器数据进行分类以检测用户转变。

在又一方面，输入处理组件被配置成进一步执行以下操作：

将来自所述多种类型传感器的所述流传输传感器数据归一化成归一化的时间序列；

将来自所述多种类型传感器的所述归一化的时间序列分组成单个标量；

将所述单个标量的样本的分组收集到队列中；

将所述队列变换成离散的一维频域数据；

利用窗函数来修改所述一维频域数据，以减少频谱泄漏并生成频域修改数据；

对所述频域修改数据进行滤波，以获得缩放后的加窗频率区间；

对所述归一化的时间序列和所述缩放后的加窗频率二者进行缩放以生成输入速率；

将所述输入速率映射到分布函数；以及

基于所映射的输入速率生成输入尖峰。

在另一方面，神经形态电子组件基于输入尖峰来生成输出尖峰。